# “AlphaGo” phiên bản bóng đá: Robot tự luyện tập 140 năm để trở thành “khắc tinh của Messi” - Nguồn: QbitAI - Thời gian phát hành: 2026-09-25 20:24 (giờ Việt Nam) - Điểm AI: 88/100 - Nhãn AIHOT: Tinh chọn - Link AIHOT.vn: https://aihot.vn/items/17d5c89f0513140f - Link gốc: https://www.qbitai.com/2026/09/497278.html ## Lý do tinh chọn Tin tức thú vị về ứng dụng học tăng cường trong robot học, cho thấy bước tiến lớn trong việc chuyển đổi từ môi trường ảo sang thực tế. ## Tóm tắt AI Các nhà nghiên cứu đã huấn luyện robot thông qua mô phỏng tự đối kháng tương đương 140 năm, giúp chúng đạt kỹ năng chơi bóng đỉnh cao và khả năng phòng ngự vượt trội trước các cầu thủ chuyên nghiệp. ## Thân bài < img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 25-09-2026 21:24:20 Nguồn: [QbitAI](https://www.qbitai.com/) > Văn Đình đưa tin từ Aofei Temple, QbitAI | Tài khoản chính thức QbitAI AlphaGo của giới bóng đá đã xuất hiện! Sau 140 năm tự đối đầu trong "World Cup ảo", cuối cùng nó đã xuất hiện với kỹ năng chơi bóng thượng thừa. Trong video, robot hình người "Messinator" mặc áo đấu của đội tuyển Argentina, rê bóng qua người mượt mà và tung cú sút: Thành tựu này đến từ kỳ lân trí tuệ hiện thân (embodied AI) Skild AI của Mỹ. Một cư dân mạng sau khi xem xong đã không khỏi thốt lên: > Điều tuyệt vời nhất là hàm phần thưởng chỉ được thiết lập cho việc ghi bàn, còn rê bóng, che bóng, ngã rồi tự đứng dậy đều là do nó tự "ngộ" ra. Phương pháp luận self-play (tự đối đầu) của AlphaGo một lần nữa lại thành công trong thế giới vật lý; đá 140 năm ở World Cup ảo, thật xứng đáng! ![](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/09/f9534c9e318a4836653473e59af6f090.webp) ![](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/09/d35bb9132751f0ebee19e316d4cc381d.webp) Vậy Messinator rốt cuộc là loại robot như thế nào? Skild AI, đơn vị tạo ra nó, có lai lịch ra sao? Hãy đọc tiếp để biết câu trả lời. ![](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/09/b55a602fd44e71067cd92160367f1e1e.webp) ### "Kẻ hủy diệt Messi", khổ luyện 140 năm tại World Cup ảo Tên gọi Messinator rất thú vị khi tách ra. Nửa đầu là Messi, nửa sau lấy từ Terminator (Kẻ hủy diệt) trong bộ phim khoa học viễn tưởng kinh điển, ghép lại thành "Kẻ hủy diệt Messi". (Thật táo bạo haha) ![](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/09/6c6557d14f73b6e5ff2e4d7b74061b75.jpeg) Bộ não thực sự của nó là S1, mô hình nền tảng robot hàng đầu mà Skild AI đã ra mắt trước đó. Khả năng cốt lõi nhất của S1 chính là cho phép robot "học theo ngữ cảnh" (in-context learning) giống như các mô hình ngôn ngữ lớn. Chúng ta chỉ cần cho nó xem một đoạn video minh họa nhiệm vụ, nó có thể coi video đó như một "lời nhắc" (prompt), dần dần hiểu được nhiệm vụ chúng ta muốn hoàn thành, đồng thời chuyển đổi ý định và hành động trong video thành cách thực hiện phù hợp với cơ thể của chính nó. Điều tuyệt vời nhất là khi gặp nhiệm vụ mới, nó không cần phải đào tạo lại mà có thể bắt tay vào làm ngay. Tuy nhiên, biết xem video mới chỉ là bước đầu tiên. Skild AI cho rằng, các mô hình nền tảng như S1 chủ yếu học từ dữ liệu con người, nên giới hạn năng lực khó tránh khỏi bị hạn chế bởi kinh nghiệm của con người. Nếu muốn tiếp tục mạnh lên, cần để robot tự tạo ra kinh nghiệm và thử tự khám phá những động tác mà con người chưa từng dạy. Vì vậy, Skild AI đã bổ sung thêm học tăng cường (reinforcement learning) và self-play (tự đối đầu) vào nền tảng S1. ![](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/09/adde4ab3acfb826a6650e09e5a8f48ce.webp) Quy trình huấn luyện không hề phức tạp, đội ngũ đã đưa robot vào sân bóng đá ảo được xây dựng bằng NVIDIA Isaac Sim và chỉ đặt ra một mục tiêu duy nhất: ghi bàn để đạt điểm cao. Trong suốt quá trình huấn luyện, không có ai thiết lập phần thưởng riêng cho việc rê bóng, cũng không có ai chấm điểm cho việc che bóng, cướp bóng, sút bóng hay ngã rồi đứng dậy. Đối thủ mà robot phải đối mặt chỉ là các phiên bản mô hình đã được lưu lại trước đó của chính nó. Thông qua việc thi đấu lặp đi lặp lại giữa phiên bản cũ và mới, chiến thuật mới giành chiến thắng sẽ trở thành đối thủ khó nhằn hơn trong vòng huấn luyện tiếp theo. Nhờ đó, mỗi bước tiến bộ đều tự động tạo ra một thử thách mới cho robot. Blog kỹ thuật của Skild AI cho thấy, trong vài tháng đầu tiên khi mới vào sân bóng ảo, robot thậm chí còn không đi lại vững vàng; Nhưng khi "trưởng thành đến độ tuổi sinh viên", nó đã tự học được cách đứng dậy sau khi ngã. Và khi đối thủ ngày càng mạnh lên, các hành vi phức tạp hơn như rê bóng vượt qua hàng phòng ngự, dùng thân mình che bóng, chủ động cướp bóng cũng bắt đầu xuất hiện. ![](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/09/b65f58770a25994029d77030c08b0047.webp) Trong suốt quá trình đó, không có kỹ sư nào quy định nó phải làm như vậy; Nó giữ lại những động tác này chỉ với một mục đích duy nhất: chúng giúp nó giành chiến thắng. Đây chính là điểm hấp dẫn nhất của self-play. _Bài gốc còn tiếp._ Xem tiếp tại: